7、大数据技术基础与虚拟化应用解析

大数据技术基础与虚拟化应用解析

在大数据时代，数据的有效管理和分析至关重要。当我们明确了数据需求、收集来源、存储位置以及用途后，就需要对数据进行组织，以满足分析、报告或特定应用的需求。

1. 数据组织服务与工具

数据组织服务和工具的主要作用是捕获、验证并将各种大数据元素整合为相关的集合。由于大数据规模庞大，为了高效无缝地处理数据，相关技术不断发展，MapReduce 就是一种广泛应用的技术。许多数据组织服务实际上是 MapReduce 引擎，专门用于优化大数据流的组织。

这一层的技术包括：
- 分布式文件系统 ：用于适应数据流的分解，提供扩展和存储能力。
- 序列化服务 ：对于持久数据存储和多语言远程过程调用（RPC）是必需的。
- 协调服务 ：用于构建分布式应用（如锁定等）。
- 提取、转换和加载（ETL）工具 ：用于将结构化和非结构化数据加载并转换到 Hadoop 中。
- 工作流服务 ：用于调度作业，并为跨层同步流程元素提供结构。

2. 分析型数据仓库

数据仓库及其配套的数据集市长期以来一直是组织优化数据以辅助决策的主要技术。它们通常包含从各种来源收集的规范化数据，便于进行业务分析。数据仓库和数据集市简化了报告的创建和不同数据项的可视化，它们可以由关系数据库、多维数据库、平面文件和对象数据库等多种存储架构创建。

在传统环境中，性能可能不是首要考虑因素，底层技术的选择取决于公司